パノプティックNDT：効率的かつロバストなパノプティックマッピング

モバイルロボットの応用シーンがますます複雑かつ挑戦的になる中、シーン理解の重要性は高まっている。屋内環境で自律的に動作するモバイルロボットは、存在する物体の種類や位置、空間的な広がり、および到達可能性に関する正確な知識を備えていなければならない。すなわち、自由空間に関する情報も不可欠である。パノプティックマッピングは、こうした情報を提供する強力なツールである。しかし、モバイルロボットの計算能力に制限があることを考慮すると、高空間分解能を有する3Dパノプティックマップを構築することは困難である。本論文では、占有状態の正規分布変換（Occupancy Normal Distribution Transform: NDT）に基づく、効率的かつ堅牢なパノプティックマッピング手法「PanopticNDT」を提案する。我々は、公開データセットであるHypersimおよびScanNetV2を用いて本手法の性能を評価した。その結果、他の最先端手法と比較して、より詳細なパノプティック情報を表現しつつ、モバイルロボット上でリアルタイムなパノプティックマッピングを実現できることを示した。最後に、家庭環境における実用性を定性的な結果により検証し、PanopticNDTの現実世界適用可能性を裏付けた。